一种云平台集控系统及方法与流程

1.本发明涉及云平台技术领域，特别涉及一种云平台集控系统及方法。


背景技术：

2.目前，大多是云平台均是开发人员配置好后供用户使用，也只有开发人员可以远程对云平台进行控制，但是，随着用户专业性的提升【例如：雇佣相关技术人员】，用户无法根据自身的需求对云平台进行配置，更不能进行控制，存在局限性，同时，也降低了用户体验；
3.因此，亟需一种解决办法。


技术实现要素：

4.本发明目的之一在于提供了一种云平台集控系统及方法，用户可以基于智能终端远程对云平台进行配置和控制，突破了传统云平台只能由开发人员进行配置和控制的局限性，同时，更提升了用户体验。
5.本发明实施例提供的一种云平台集控系统，包括：
6.连接模块，用于建立云平台与服务器之间的连接；
7.配置模块，用于当连接完成后，获取第一用户输入的配置信息，并基于配置信息，对云平台进行相应配置；
8.控制模块，用于当配置完成后，获取第一用户输入的控制信息，并基于控制信息，对云平台进行相应控制。
9.优选的，配置模块执行如下操作：
10.提取配置信息中的至少一个配置项，配置项包括：相互对应的配置类型和配置方式；
11.查询预设的配置类型-配置节点库，确定配置类型对应的配置节点；
12.将配置方式发送至相应配置节点；
13.当配置方式均发送完毕后，完成配置。
14.优选的，控制模块执行如下操作：
15.提取控制信息中的至少一个控制项，控制项包括：相互对应的控制类型和控制方式；
16.查询预设的控制类型-控制节点库，确定控制类型对应的控制节点；
17.将控制方式发送至相应控制节点；
18.当控制方式均发送完毕后，完成控制。
19.优选的，云平台集控系统，还包括：
20.检测模块，用于检测云平台中是否有恶意事件发生，若是，进行相应介入；
21.检测模块执行如下操作：
22.获取预设的检测策略集，检测策略集包括：多个第一检测策略；
23.基于预设的检测策略-采集节点库，确定第一检测策略对应的至少一个采集节点；
24.通过采集节点获取第一目标信息；
25.对第一目标信息进行特征提取，获得多个第一特征；
26.基于预设的检测策略-采集节点-标准信息库，确定第一检测策略和采集节点共同对应的标准信息；
27.对标准信息进行特征提取，获得多个第二特征；
28.将第一特征和第二特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配度，同时，获取对应第二特征的特征类型；
29.基于预设的标准信息-特征类型-匹配度-价值度库，确定标准信息、特征类型和匹配度共同对应的价值度；
30.当第一特征和第二特征匹配完毕后，汇总价值度，获得价值度和；
31.若价值度和大于等于预设的价值度和阈值，将对应第一检测策略作为第二检测策略；
32.基于预设的检测策略-检测节点库，确定第二检测策略对应的多个第一检测节点；
33.通过第一检测节点获取第二目标信息；
34.将第二目标信息按照时序进行拆分，获得多个第一信息块；
35.建立时间轴，按照时序将第一信息块设置于时间轴上；
36.对第一信息块进行特征提取，获得多个第三特征；
37.基于预设的检测策略-初筛特征库，确定第二检测策略对应的至少一个初筛特征；
38.将第三特征和初筛特征进行匹配，若匹配符合，将对应第一信息块作为第二信息块，同时，基于预设的初筛特征-获取方向库，确定匹配度和初筛特征对应的至少一个获取方向；
39.获取时间轴上第二信息块的获取方向上预设个数的第一信息块，并作为第二信息块；
40.对第二信息块进行特征提取，获得多个第四特征；
41.将第三特征和第四特征进行随机组合，获得多个组合特征；
42.基于预设的初筛特征-触发特征库，确定初筛特征对应的触发特征；
43.将组合特征和触发特征进行匹配，若匹配符合，将对应第一检测节点作为第二检测节点，其余第一检测节点作为第三检测节点，同时，基于预设的触发特征-坐实特征库，确定匹配符合的触发特征对应的至少一个坐实特征；
44.将通过第三检测节点获取的第二目标信息，作为第三目标信息；
45.对第三目标信息进行特征提取，获得多个第五特征；
46.将第五特征与坐实特征进行匹配，若匹配符合，确认发生恶意事件；
47.基于预设的坐实特征-介入方式库，确定坐实特征对应的介入方式；
48.基于介入方式，进行相应介入。
49.优选的，云平台集控系统，还包括：
50.协同模块，用于建立协同区，提供第一用户和其他第二用户在协同区内对云平台进行协同控制；
51.协同模块执行如下操作：
52.当协同区内产生新的控制操作时，确定产生控制操作的第一用户或第二用户，并作为第三用户，同时，确定控制操作的操作类型；
53.基于预设的操作类型-许可权限等级库，确定操作类型对应的许可权限等级；
54.获取第三用户的第一权限等级；
55.若第一权限等级大于等于许可权限等级，控制操作生效，响应控制操作；
56.否则，确定协同区内除第三用户之外的第一用户或第二用户，并作为第四用户；
57.获取第四用户的第二权限等级；
58.若第二权限等级大于等于许可权限等级，基于预设的操作类型-监视位置库，确定操作类型对应的至少一个第一监视位置；
59.基于预设的终端-映射关系库，确定第四用户的终端对应的映射关系；
60.基于映射关系，确定第一监视位置对应于终端的显示屏上的第二监视位置；
61.获取控制操作的产生时间点；
62.获取产生时间点前和后预设的时间段内第四用户的目标人眼注视显示屏的多个第一注视位置；
63.若第二监视位置的数目为1时，若第一注视位置与第二监视位置之间的第一偏差小于等于预设的偏差阈值时，控制操作生效，响应控制操作；
64.若第二监视位置的数目大于1时，基于预设的操作类型-监视位置-监视顺序库，确定第一监视位置对应的监视顺序，并与对应第二监视位置进行对应；
65.基于监视顺序，确定首先要监视的第二监视位置，并作为第三监视位置；
66.若第一注视位置与第三监视位置之间的第二偏差小于等于偏差阈值时，将对应第一注视位置作为第二注视位置，同时，将对应第三监视位置作为第四监视位置；
67.确定第一注视位置中第二注视位置后产生的第一注视位置，并作为第三注视位置，将第三注视位置按时序排序成第一序列；
68.基于监视顺序，确定第四监视位置后应当监视的第二监视位置，并作为第五监视位置，将第五监视位置按监视顺序排序成第二序列；
69.随机从第一序列中的第一位置选取第三注视位置，并作为第四注视位置；
70.从第二序列中对应于第一位置的第二位置选取第五监视位置，并作为第六监视位置；
71.若第四注视位置和第六监视位置之间的均第三偏差小于等于偏差阈值时，控制操作生效，响应控制操作。
72.本发明实施例提供的一种云平台集控方法，包括：
73.步骤s1：建立云平台与服务器之间的连接；
74.步骤s2：当连接完成后，获取第一用户输入的配置信息，并基于配置信息，对云平台进行相应配置；
75.步骤s3：当配置完成后，获取第一用户输入的控制信息，并基于控制信息，对云平台进行相应控制。
76.优选的，步骤s2中，基于配置信息，对云平台进行相应配置，包括：
77.提取配置信息中的至少一个配置项，配置项包括：相互对应的配置类型和配置方式；
78.查询预设的配置类型-配置节点库，确定配置类型对应的配置节点；
79.将配置方式发送至相应配置节点；
80.当配置方式均发送完毕后，完成配置。
81.优选的，步骤s3中，基于控制信息，对云平台进行相应控制，包括：
82.提取控制信息中的至少一个控制项，控制项包括：相互对应的控制类型和控制方式；
83.查询预设的控制类型-控制节点库，确定控制类型对应的控制节点；
84.将控制方式发送至相应控制节点；
85.当控制方式均发送完毕后，完成控制。
86.优选的，云平台集控方法，还包括：
87.步骤s4：检测云平台中是否有恶意事件发生，若是，进行相应介入；
88.其中，检测云平台中是否有恶意事件发生，若是，进行相应介入，包括：
89.获取预设的检测策略集，检测策略集包括：多个第一检测策略；
90.基于预设的检测策略-采集节点库，确定第一检测策略对应的至少一个采集节点；
91.通过采集节点获取第一目标信息；
92.对第一目标信息进行特征提取，获得多个第一特征；
93.基于预设的检测策略-采集节点-标准信息库，确定第一检测策略和采集节点共同对应的标准信息；
94.对标准信息进行特征提取，获得多个第二特征；
95.将第一特征和第二特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配度，同时，获取对应第二特征的特征类型；
96.基于预设的标准信息-特征类型-匹配度-价值度库，确定标准信息、特征类型和匹配度共同对应的价值度；
97.当第一特征和第二特征匹配完毕后，汇总价值度，获得价值度和；
98.若价值度和大于等于预设的价值度和阈值，将对应第一检测策略作为第二检测策略；
99.基于预设的检测策略-检测节点库，确定第二检测策略对应的多个第一检测节点；
100.通过第一检测节点获取第二目标信息；
101.将第二目标信息按照时序进行拆分，获得多个第一信息块；
102.建立时间轴，按照时序将第一信息块设置于时间轴上；
103.对第一信息块进行特征提取，获得多个第三特征；
104.基于预设的检测策略-初筛特征库，确定第二检测策略对应的至少一个初筛特征；
105.将第三特征和初筛特征进行匹配，若匹配符合，将对应第一信息块作为第二信息块，同时，基于预设的初筛特征-获取方向库，确定匹配度和初筛特征对应的至少一个获取方向；
106.获取时间轴上第二信息块的获取方向上预设个数的第一信息块，并作为第二信息块；
107.对第二信息块进行特征提取，获得多个第四特征；
108.将第三特征和第四特征进行随机组合，获得多个组合特征；
109.基于预设的初筛特征-触发特征库，确定初筛特征对应的触发特征；
110.将组合特征和触发特征进行匹配，若匹配符合，将对应第一检测节点作为第二检测节点，其余第一检测节点作为第三检测节点，同时，基于预设的触发特征-坐实特征库，确定匹配符合的触发特征对应的至少一个坐实特征；
111.将通过第三检测节点获取的第二目标信息，作为第三目标信息；
112.对第三目标信息进行特征提取，获得多个第五特征；
113.将第五特征与坐实特征进行匹配，若匹配符合，确认发生恶意事件；
114.基于预设的坐实特征-介入方式库，确定坐实特征对应的介入方式；
115.基于介入方式，进行相应介入。
116.优选的，云平台集控方法，还包括：
117.步骤s5：建立协同区，提供第一用户和其他第二用户在协同区内对云平台进行协同控制；
118.其中，提供第一用户和其他第二用户在协同区内对云平台进行协同控制，包括：
119.当协同区内产生新的控制操作时，确定产生控制操作的第一用户或第二用户，并作为第三用户，同时，确定控制操作的操作类型；
120.基于预设的操作类型-许可权限等级库，确定操作类型对应的许可权限等级；
121.获取第三用户的第一权限等级；
122.若第一权限等级大于等于许可权限等级，控制操作生效，响应控制操作；
123.否则，确定协同区内除第三用户之外的第一用户或第二用户，并作为第四用户；
124.获取第四用户的第二权限等级；
125.若第二权限等级大于等于许可权限等级，基于预设的操作类型-监视位置库，确定操作类型对应的至少一个第一监视位置；
126.基于预设的终端-映射关系库，确定第四用户的终端对应的映射关系；
127.基于映射关系，确定第一监视位置对应于终端的显示屏上的第二监视位置；
128.获取控制操作的产生时间点；
129.获取产生时间点前和后预设的时间段内第四用户的目标人眼注视显示屏的多个第一注视位置；
130.若第二监视位置的数目为1时，若第一注视位置与第二监视位置之间的第一偏差小于等于预设的偏差阈值时，控制操作生效，响应控制操作；
131.若第二监视位置的数目大于1时，基于预设的操作类型-监视位置-监视顺序库，确定第一监视位置对应的监视顺序，并与对应第二监视位置进行对应；
132.基于监视顺序，确定首先要监视的第二监视位置，并作为第三监视位置；
133.若第一注视位置与第三监视位置之间的第二偏差小于等于偏差阈值时，将对应第一注视位置作为第二注视位置，同时，将对应第三监视位置作为第四监视位置；
134.确定第一注视位置中第二注视位置后产生的第一注视位置，并作为第三注视位置，将第三注视位置按时序排序成第一序列；
135.基于监视顺序，确定第四监视位置后应当监视的第二监视位置，并作为第五监视位置，将第五监视位置按监视顺序排序成第二序列；
136.随机从第一序列中的第一位置选取第三注视位置，并作为第四注视位置；
137.从第二序列中对应于第一位置的第二位置选取第五监视位置，并作为第六监视位置；
138.若第四注视位置和第六监视位置之间的均第三偏差小于等于偏差阈值时，控制操作生效，响应控制操作。
139.本发明的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本发明而了解。本发明的目的和其他优点可通过在所写的说明书、权利要求书、以及附图中所特别指出的结构来实现和获得。
140.下面通过附图和实施例，对本发明的技术方案做进一步的详细描述。
附图说明
141.附图用来提供对本发明的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与本发明的实施例一起用于解释本发明，并不构成对本发明的限制。在附图中：
142.图1为本发明实施例中一种云平台集控系统的示意图；
143.图2为本发明实施例中一种云平台集控方法的流程图；
144.图3为本发明实施例中又一云平台集控方法的流程图。
具体实施方式
145.以下结合附图对本发明的优选实施例进行说明，应当理解，此处所描述的优选实施例仅用于说明和解释本发明，并不用于限定本发明。
146.本发明实施例提供了一种云平台集控系统，如图1所示，包括：
147.连接模块1，用于建立云平台与服务器之间的连接；
148.配置模块2，用于当连接完成后，获取第一用户输入的配置信息，并基于配置信息，对云平台进行相应配置；
149.控制模块3，用于当配置完成后，获取第一用户输入的控制信息，并基于控制信息，对云平台进行相应控制。
150.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
151.建立云平台与服务器之间的连接；用户的智能终端(例如：智能手机、平板等)也与服务器连接；当云平台与服务器连接完成后，获取服务器中用户基于智能终端输入的配置信息(例如：选择内存、镜像等)，基于配置信息，对云平台进行相应配置；当云平台配置完成后，获取服务器中用户基于智能终端输入的控制信息(例如：进行负载均衡调整等)，基于控制信息，对云平台进行相应控制；
152.本发明实施例用户可以基于智能终端远程对云平台进行配置和控制，突破了传统云平台只能由开发人员进行配置和控制的局限性，同时，更提升了用户体验。
153.本发明实施例提供了一种云平台集控系统，配置模块2执行如下操作：
154.提取配置信息中的至少一个配置项，配置项包括：相互对应的配置类型和配置方式；
155.查询预设的配置类型-配置节点库，确定配置类型对应的配置节点；
156.将配置方式发送至相应配置节点；
157.当配置方式均发送完毕后，完成配置。
158.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
159.预设的配置类型-配置节点库具体为：包含不同配置类型(例如：配置镜像等)对应的配置节点的数据库；将配置方式(例如：选择的镜像类型)发送至对应的配置节点，即可完成配置。
160.本发明实施例提供了一种云平台集控系统，控制模块3执行如下操作：
161.提取控制信息中的至少一个控制项，控制项包括：相互对应的控制类型和控制方式；
162.查询预设的控制类型-控制节点库，确定控制类型对应的控制节点；
163.将控制方式发送至相应控制节点；
164.当控制方式均发送完毕后，完成控制。
165.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
166.预设的控制类型-控制节点库具体为：包含不同控制类型(例如：负载均衡调整)对应的控制节点的数据库；将控制方式(例如：开始进行负载均衡调整)发送至对应控制节点，即可完成控制。
167.本发明实施例提供了一种云平台集控系统，还包括：
168.检测模块，用于检测云平台中是否有恶意事件发生，若是，进行相应介入；
169.检测模块执行如下操作：
170.获取预设的检测策略集，检测策略集包括：多个第一检测策略；
171.基于预设的检测策略-采集节点库，确定第一检测策略对应的至少一个采集节点；
172.通过采集节点获取第一目标信息；
173.对第一目标信息进行特征提取，获得多个第一特征；
174.基于预设的检测策略-采集节点-标准信息库，确定第一检测策略和采集节点共同对应的标准信息；
175.对标准信息进行特征提取，获得多个第二特征；
176.将第一特征和第二特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配度，同时，获取对应第二特征的特征类型；
177.基于预设的标准信息-特征类型-匹配度-价值度库，确定标准信息、特征类型和匹配度共同对应的价值度；
178.当第一特征和第二特征匹配完毕后，汇总价值度，获得价值度和；
179.若价值度和大于等于预设的价值度和阈值，将对应第一检测策略作为第二检测策略；
180.基于预设的检测策略-检测节点库，确定第二检测策略对应的多个第一检测节点；
181.通过第一检测节点获取第二目标信息；
182.将第二目标信息按照时序进行拆分，获得多个第一信息块；
183.建立时间轴，按照时序将第一信息块设置于时间轴上；
184.对第一信息块进行特征提取，获得多个第三特征；
185.基于预设的检测策略-初筛特征库，确定第二检测策略对应的至少一个初筛特征；
186.将第三特征和初筛特征进行匹配，若匹配符合，将对应第一信息块作为第二信息块，同时，基于预设的初筛特征-获取方向库，确定匹配度和初筛特征对应的至少一个获取
方向；
187.获取时间轴上第二信息块的获取方向上预设个数的第一信息块，并作为第二信息块；
188.对第二信息块进行特征提取，获得多个第四特征；
189.将第三特征和第四特征进行随机组合，获得多个组合特征；
190.基于预设的初筛特征-触发特征库，确定初筛特征对应的触发特征；
191.将组合特征和触发特征进行匹配，若匹配符合，将对应第一检测节点作为第二检测节点，其余第一检测节点作为第三检测节点，同时，基于预设的触发特征-坐实特征库，确定匹配符合的触发特征对应的至少一个坐实特征；
192.将通过第三检测节点获取的第二目标信息，作为第三目标信息；
193.对第三目标信息进行特征提取，获得多个第五特征；
194.将第五特征与坐实特征进行匹配，若匹配符合，确认发生恶意事件；
195.基于预设的坐实特征-介入方式库，确定坐实特征对应的介入方式；
196.基于介入方式，进行相应介入。
197.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
198.预设的检测策略库具体为：包含多个检测策略的数据库，检测策略为，例如：检测云平台的交流区内是否有交流恶意事件(聊天谩骂等)发生；预设的检测策略-采集节点库具体为：包含不同检测策略对应的采集节点的数据库，采集节点为，例如：要想检测云平台的交流区内是否有交流恶意事件发生，可以先采集当前访问云平台的用户是否有参与交流恶意事件的历史、还可以采集用户的性格特征等，在对应位置设置采集节点即可采集；预设的检测策略-采集节点-标准信息库具体为：包含不同检测策略和不同采集节点对应的标准信息的数据库，标准信息为，例如：访问云平台的用户有参与交流恶意事件的历史、性格特征属于冲动型等；预设的标准信息-特征类型-匹配度-价值度库具体为：包含不同标准信息、不同特征类型和不同匹配度对应的价值度的数据库，例如：特征类型为访问云平台的用户有参与交流恶意事件的历史，历史越吻合(匹配度越高)，越能确认有参与交流恶意事件的历史，价值度越高；预设的价值度和阈值具体为：例如，950；预设的检测策略-检测节点库具体为：包含不同检测策略对应的检测节点的数据库，检测节点为，例如：检测云平台的交流区内是否有交流恶意事件发生，可以监测用户个人的多个交流信息在对应位置设置检测节点即可；预设的检测策略-初筛特征库具体为：包含不同检测策略对应的初筛特征，例如：检测云平台的交流区内是否有交流恶意事件发生，初筛特征即为用户个人的多个交流信息中出现脏话等；预设的初筛特征-获取方向库具体为：包含不同初筛特征对应的获取方向的数据库，例如：初筛特征为用户个人的多个交流信息中出现脏话，获取方向即为时间轴向前获取和时间轴向后获取；预设的初筛特征-触发特征库具体为：包含不同初筛特征对应的触发特征的数据库，例如：初筛特征为用户个人的多个交流信息中出现脏话，触发特征为，该用户出现脏话的前后交流信息中也有脏话；预设的触发特征-坐实特征库具体为：包含不同触发特征对应坐实特征，例如：初筛特征为用户个人的多个交流信息中出现脏话，触发特征为，群聊信息中多个用户均说脏话；恶意事件坐实；预设的坐实特征-介入方式库具体为：包含不同坐实特征对应的介入方式的数据库，例如：坐实特征为群聊信息中多个用户均说脏话，介入方式为对相关人员进行禁言；
199.本发明实施例当检测到云平台中是否有恶意事件发生时，进行相应介入，可以避免事件恶化，降低影响；同时，先通过采集节点采集第一目标信息，基于标准信息，初步确定继续执行的第二检测策略，过滤掉一部分第一检测策略，提升效率；接着，获取第二目标信息，先基于初筛特征，初步筛选是否有恶意特征发生，否则不继续进行，减少无用功，初步筛选有恶意特征发生后，确定获取方向，直接获取更多的有用信息(第二信息块)，提升效率，然后，基于触发特征，再次验证，最后，基于坐实特征，验证恶意事件是否坐实，层层递进，提升了恶意事件检测的准确性。
200.本发明实施例提供了一种云平台集控系统，还包括：
201.协同模块，用于建立协同区，提供第一用户和其他第二用户在协同区内对云平台进行协同控制；
202.协同模块执行如下操作：
203.当协同区内产生新的控制操作时，确定产生控制操作的第一用户或第二用户，并作为第三用户，同时，确定控制操作的操作类型；
204.基于预设的操作类型-许可权限等级库，确定操作类型对应的许可权限等级；
205.获取第三用户的第一权限等级；
206.若第一权限等级大于等于许可权限等级，控制操作生效，响应控制操作；
207.否则，确定协同区内除第三用户之外的第一用户或第二用户，并作为第四用户；
208.获取第四用户的第二权限等级；
209.若第二权限等级大于等于许可权限等级，基于预设的操作类型-监视位置库，确定操作类型对应的至少一个第一监视位置；
210.基于预设的终端-映射关系库，确定第四用户的终端对应的映射关系；
211.基于映射关系，确定第一监视位置对应于终端的显示屏上的第二监视位置；
212.获取控制操作的产生时间点；
213.获取产生时间点前和后预设的时间段内第四用户的目标人眼注视显示屏的多个第一注视位置；
214.若第二监视位置的数目为1时，若第一注视位置与第二监视位置之间的第一偏差小于等于预设的偏差阈值时，控制操作生效，响应控制操作；
215.若第二监视位置的数目大于1时，基于预设的操作类型-监视位置-监视顺序库，确定第一监视位置对应的监视顺序，并与对应第二监视位置进行对应；
216.基于监视顺序，确定首先要监视的第二监视位置，并作为第三监视位置；
217.若第一注视位置与第三监视位置之间的第二偏差小于等于偏差阈值时，将对应第一注视位置作为第二注视位置，同时，将对应第三监视位置作为第四监视位置；
218.确定第一注视位置中第二注视位置后产生的第一注视位置，并作为第三注视位置，将第三注视位置按时序排序成第一序列；
219.基于监视顺序，确定第四监视位置后应当监视的第二监视位置，并作为第五监视位置，将第五监视位置按监视顺序排序成第二序列；
220.随机从第一序列中的第一位置选取第三注视位置，并作为第四注视位置；
221.从第二序列中对应于第一位置的第二位置选取第五监视位置，并作为第六监视位置；
222.若第四注视位置和第六监视位置之间的均第三偏差小于等于偏差阈值时，控制操作生效，响应控制操作。
223.上述技术方案的工作原理及有益效果为：
224.预设的操作类型-许可权限等级库具体为：包含不同操作类型对应的许可权限等级的数据库，例如：操作类型为调整云平台的负载均衡，许可权限等级为3；预设的操作类型-监视位置库具体为：包含不同操作类型对应的监视位置的数据库，例如：操作类型为调整云平台的负载均衡，监视位置为负载均衡设置表的中心位置，负载均衡的效果展示表中心位置等；预设的终端-映射关系库具体为：包含不同用户的终端对应的映射关系(云平台中显示位置与终端显示屏上显示位置之间的映射关系)的数据库；预设的时间段具体为：例如，6秒；预设的偏差阈值具体为：例如，3cm；预设的操作类型-监视位置-监视顺序库具体为：包含不同操作类型和不同监视位置对应的监视顺序，例如：操作类型为调整云平台的负载均衡，监视位置为负载均衡设置表的中心位置，负载均衡的效果展示表中心位置，监视顺序为先看负载均衡设置表，后看负载均衡的效果展示表；获取产生时间点前和后预设的时间段内第四用户的目标人眼注视显示屏的多个第一注视位置时，当第四用户的目标人眼注视显示屏的位置发生较大变动(例如：位移较大)时，说明用户转移注视位置，进行一次获取(可以基于虹膜中心位置和眼球中心的投影位置来获取视线方向，从而确定在屏幕上的注视位置，属于现有技术，不作赘述)；
225.建立协同区(云平台上的一个模块)，第一用户和第二用户可以接入协同区，共同对云平台进行配置和控制(例如：公司中的老带新)；当协同区中产生新的操作时，确认该操作的许可权限等级，当产生该操作的用户的权限等级大于等于该许可权限等级时，操作有效，否则，确定协同区内除该用户之外的用户的权限等级是否大于等于该许可权限等级，若是，确认其是否注视对应的屏幕监视位置或按顺序依次注视相应的监视位置，若是，操作也是有效的；
226.本发明实施例为用户建立协同区，方便用户进行老带新的教学服务等，当在协同区中产生操作的用户的权限不够或没有权限够的人对其进行全程监视，操作不生效，设置合理，提升了的用户的体验，避免了用户误操作带来的不必要的影响。
227.本发明实施例提供了一种云平台集控系统，还包括：
228.推荐模块，用于获取云平台的历史配置信息，基于所述历史配置信息，向所述第一用户推荐个性配置；
229.所述推荐模块执行如下操作：
230.获取预设的第一提取模型，将所述历史配置信息输入所述第一提取模型，获取理想配置信息；
231.获取所述云平台的最新配置信息，将所述最新配置信息和所述理想配置信息进行对比，获取所述最新配置信息中和所述理想配置信息不同的多个差异项；
232.获取预设的第二提取模型，将所述差异项输入所述第二提取模型，获取关键差异项、所述关键差异项的第一关键值、非关键差异项和所述非关键差异项的第二关键值；
233.基于预设的关联度库，确定所述关键差异项和非关键差异项之间的关联度；
234.基于所述第一关键值、第二关键值和关联度计算所述非关键差异项的剔除指数，计算公式如下：
[0235][0236][0237][0238][0239]
其中，σ为所述剔除指数，μ1为预设的权重值，μ2、ρ和oi为中间变量，α为所述非关键差异项的第二关键值，βi为与所述非关键差异项关联的第i个关键差异项的第一关键值，γi为所述非关键差异项与关联的第i个关键差异项之间的关联度，m为与所述非关键差异项关联的关键差异项的总数目；
[0240]
若所述剔除指数大于等于预设的剔除指数阈值，剔除对应所述非关键差异项；
[0241]
剔除后，将剩余的所述非关键差异项和所述关键差异项作为个性配置推荐给所述第一用户。
[0242]
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0243]
预设的第一提取模型具体为：利用机器学习算法对大量人工提取历史配置信息中用户倾向的配置信息的记录进行学习后生成的模型；预设的第二提取模型具体为：利用机器学习算法对大量人工提取差异项中的关键差异项(例如：ui界面的颜色等)和非关键差异(ui界面的大小等)的记录进行学习后生成的模型；预设的关联度库具体为：包含不同差异项之间的关联度，例如：ui界面的大小影响ui界面的颜色的显示效果，关联度为95；预设的剔除指数阈值具体为：例如，75；
[0244]
收集历史配置信息，确定用户倾向的理想配置信息，将理想配置信息与云平台的当前最新配置信息进行对比，确定差异项；但是，差异项中不能全部推送给第一用户，应当进行筛选，筛选出关键差异项和非关键差异项，同时，也得考虑到非关键差异项与关键差异项之间的关系，计算剔除指数，剔除指数大于一定值时，说明对应非关键差异项可以剔除；
[0245]
本发明实施例可向用户推送个性配置，提升用户体验；同时，在确定个性配置时，没有直接将将理想配置信息与云平台的当前最新配置信息进行对比，确定的差异项直接推送给用户，而是继续进行筛选和剔除，设置合理。
[0246]
本发明实施例提供了一种云平台集控方法，如图2所示，包括：
[0247]
步骤s1：建立云平台与服务器之间的连接；
[0248]
步骤s2：当连接完成后，获取第一用户输入的配置信息，并基于配置信息，对云平台进行相应配置；
[0249]
步骤s3：当配置完成后，获取第一用户输入的控制信息，并基于控制信息，对云平台进行相应控制。
[0250]
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0251]
建立云平台与服务器之间的连接；用户的智能终端(例如：智能手机、平板等)也与服务器连接；当云平台与服务器连接完成后，获取服务器中用户基于智能终端输入的配置信息(例如：选择内存、镜像等)，基于配置信息，对云平台进行相应配置；当云平台配置完成后，获取服务器中用户基于智能终端输入的控制信息(例如：进行负载均衡调整等)，基于控制信息，对云平台进行相应控制；
[0252]
本发明实施例用户可以基于智能终端远程对云平台进行配置和控制，突破了传统云平台只能由开发人员进行配置和控制的局限性，同时，更提升了用户体验。
[0253]
本发明实施例提供了一种云平台集控方法，如图3所示，步骤s2中，基于配置信息，对云平台进行相应配置，包括：
[0254]
步骤s201：提取配置信息中的至少一个配置项，配置项包括：相互对应的配置类型和配置方式；
[0255]
步骤s202：查询预设的配置类型-配置节点库，确定配置类型对应的配置节点；
[0256]
步骤s203：将配置方式发送至相应配置节点；
[0257]
步骤s204：当配置方式均发送完毕后，完成配置。
[0258]
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0259]
预设的配置类型-配置节点库具体为：包含不同配置类型(例如：配置镜像等)对应的配置节点的数据库；将配置方式(例如：选择的镜像类型)发送至对应的配置节点，即可完成配置。
[0260]
本发明实施例提供了一种云平台集控方法，步骤s3中，基于控制信息，对云平台进行相应控制，包括：
[0261]
提取控制信息中的至少一个控制项，控制项包括：相互对应的控制类型和控制方式；
[0262]
查询预设的控制类型-控制节点库，确定控制类型对应的控制节点；
[0263]
将控制方式发送至相应控制节点；
[0264]
当控制方式均发送完毕后，完成控制。
[0265]
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0266]
预设的控制类型-控制节点库具体为：包含不同控制类型(例如：负载均衡调整)对应的控制节点的数据库；将控制方式(例如：开始进行负载均衡调整)发送至对应控制节点，即可完成控制。
[0267]
本发明实施例提供了一种云平台集控方法，还包括：
[0268]
步骤s4：检测云平台中是否有恶意事件发生，若是，进行相应介入；
[0269]
其中，检测云平台中是否有恶意事件发生，若是，进行相应介入，包括：
[0270]
获取预设的检测策略集，检测策略集包括：多个第一检测策略；
[0271]
基于预设的检测策略-采集节点库，确定第一检测策略对应的至少一个采集节点；
[0272]
通过采集节点获取第一目标信息；
[0273]
对第一目标信息进行特征提取，获得多个第一特征；
[0274]
基于预设的检测策略-采集节点-标准信息库，确定第一检测策略和采集节点共同对应的标准信息；
[0275]
对标准信息进行特征提取，获得多个第二特征；
[0276]
将第一特征和第二特征进行匹配，若匹配符合，获取匹配度，同时，获取对应第二特征的特征类型；
[0277]
基于预设的标准信息-特征类型-匹配度-价值度库，确定标准信息、特征类型和匹配度共同对应的价值度；
[0278]
当第一特征和第二特征匹配完毕后，汇总价值度，获得价值度和；
[0279]
若价值度和大于等于预设的价值度和阈值，将对应第一检测策略作为第二检测策略；
[0280]
基于预设的检测策略-检测节点库，确定第二检测策略对应的多个第一检测节点；
[0281]
通过第一检测节点获取第二目标信息；
[0282]
将第二目标信息按照时序进行拆分，获得多个第一信息块；
[0283]
建立时间轴，按照时序将第一信息块设置于时间轴上；
[0284]
对第一信息块进行特征提取，获得多个第三特征；
[0285]
基于预设的检测策略-初筛特征库，确定第二检测策略对应的至少一个初筛特征；
[0286]
将第三特征和初筛特征进行匹配，若匹配符合，将对应第一信息块作为第二信息块，同时，基于预设的初筛特征-获取方向库，确定匹配度和初筛特征对应的至少一个获取方向；
[0287]
获取时间轴上第二信息块的获取方向上预设个数的第一信息块，并作为第二信息块；
[0288]
对第二信息块进行特征提取，获得多个第四特征；
[0289]
将第三特征和第四特征进行随机组合，获得多个组合特征；
[0290]
基于预设的初筛特征-触发特征库，确定初筛特征对应的触发特征；
[0291]
将组合特征和触发特征进行匹配，若匹配符合，将对应第一检测节点作为第二检测节点，其余第一检测节点作为第三检测节点，同时，基于预设的触发特征-坐实特征库，确定匹配符合的触发特征对应的至少一个坐实特征；
[0292]
将通过第三检测节点获取的第二目标信息，作为第三目标信息；
[0293]
对第三目标信息进行特征提取，获得多个第五特征；
[0294]
将第五特征与坐实特征进行匹配，若匹配符合，确认发生恶意事件；
[0295]
基于预设的坐实特征-介入方式库，确定坐实特征对应的介入方式；
[0296]
基于介入方式，进行相应介入。
[0297]
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0298]
预设的检测策略库具体为：包含多个检测策略的数据库，检测策略为，例如：检测云平台的交流区内是否有交流恶意事件(聊天谩骂等)发生；预设的检测策略-采集节点库具体为：包含不同检测策略对应的采集节点的数据库，采集节点为，例如：要想检测云平台的交流区内是否有交流恶意事件发生，可以先采集当前访问云平台的用户是否有参与交流恶意事件的历史、还可以采集用户的性格特征等，在对应位置设置采集节点即可采集；预设的检测策略-采集节点-标准信息库具体为：包含不同检测策略和不同采集节点对应的标准信息的数据库，标准信息为，例如：访问云平台的用户有参与交流恶意事件的历史、性格特征属于冲动型等；预设的标准信息-特征类型-匹配度-价值度库具体为：包含不同标准信息、不同特征类型和不同匹配度对应的价值度的数据库，例如：特征类型为访问云平台的用
户有参与交流恶意事件的历史，历史越吻合(匹配度越高)，越能确认有参与交流恶意事件的历史，价值度越高；预设的价值度和阈值具体为：例如，950；预设的检测策略-检测节点库具体为：包含不同检测策略对应的检测节点的数据库，检测节点为，例如：检测云平台的交流区内是否有交流恶意事件发生，可以监测用户个人的多个交流信息在对应位置设置检测节点即可；预设的检测策略-初筛特征库具体为：包含不同检测策略对应的初筛特征，例如：检测云平台的交流区内是否有交流恶意事件发生，初筛特征即为用户个人的多个交流信息中出现脏话等；预设的初筛特征-获取方向库具体为：包含不同初筛特征对应的获取方向的数据库，例如：初筛特征为用户个人的多个交流信息中出现脏话，获取方向即为时间轴向前获取和时间轴向后获取；预设的初筛特征-触发特征库具体为：包含不同初筛特征对应的触发特征的数据库，例如：初筛特征为用户个人的多个交流信息中出现脏话，触发特征为，该用户出现脏话的前后交流信息中也有脏话；预设的触发特征-坐实特征库具体为：包含不同触发特征对应坐实特征，例如：初筛特征为用户个人的多个交流信息中出现脏话，触发特征为，群聊信息中多个用户均说脏话；恶意事件坐实；预设的坐实特征-介入方式库具体为：包含不同坐实特征对应的介入方式的数据库，例如：坐实特征为群聊信息中多个用户均说脏话，介入方式为对相关人员进行禁言；
[0299]
本发明实施例当检测到云平台中是否有恶意事件发生时，进行相应介入，可以避免事件恶化，降低影响；同时，先通过采集节点采集第一目标信息，基于标准信息，初步确定继续执行的第二检测策略，过滤掉一部分第一检测策略，提升效率；接着，获取第二目标信息，先基于初筛特征，初步筛选是否有恶意特征发生，否则不继续进行，减少无用功，初步筛选有恶意特征发生后，确定获取方向，直接获取更多的有用信息(第二信息块)，提升效率，然后，基于触发特征，再次验证，最后，基于坐实特征，验证恶意事件是否坐实，层层递进，提升了恶意事件检测的准确性。
[0300]
本发明实施例提供了一种云平台集控方法，还包括：
[0301]
步骤s5：建立协同区，提供第一用户和其他第二用户在协同区内对云平台进行协同控制；
[0302]
其中，提供第一用户和其他第二用户在协同区内对云平台进行协同控制，包括：
[0303]
当协同区内产生新的控制操作时，确定产生控制操作的第一用户或第二用户，并作为第三用户，同时，确定控制操作的操作类型；
[0304]
基于预设的操作类型-许可权限等级库，确定操作类型对应的许可权限等级；
[0305]
获取第三用户的第一权限等级；
[0306]
若第一权限等级大于等于许可权限等级，控制操作生效，响应控制操作；
[0307]
否则，确定协同区内除第三用户之外的第一用户或第二用户，并作为第四用户；
[0308]
获取第四用户的第二权限等级；
[0309]
若第二权限等级大于等于许可权限等级，基于预设的操作类型-监视位置库，确定操作类型对应的至少一个第一监视位置；
[0310]
基于预设的终端-映射关系库，确定第四用户的终端对应的映射关系；
[0311]
基于映射关系，确定第一监视位置对应于终端的显示屏上的第二监视位置；
[0312]
获取控制操作的产生时间点；
[0313]
获取产生时间点前和后预设的时间段内第四用户的目标人眼注视显示屏的多个
第一注视位置；
[0314]
若第二监视位置的数目为1时，若第一注视位置与第二监视位置之间的第一偏差小于等于预设的偏差阈值时，控制操作生效，响应控制操作；
[0315]
若第二监视位置的数目大于1时，基于预设的操作类型-监视位置-监视顺序库，确定第一监视位置对应的监视顺序，并与对应第二监视位置进行对应；
[0316]
基于监视顺序，确定首先要监视的第二监视位置，并作为第三监视位置；
[0317]
若第一注视位置与第三监视位置之间的第二偏差小于等于偏差阈值时，将对应第一注视位置作为第二注视位置，同时，将对应第三监视位置作为第四监视位置；
[0318]
确定第一注视位置中第二注视位置后产生的第一注视位置，并作为第三注视位置，将第三注视位置按时序排序成第一序列；
[0319]
基于监视顺序，确定第四监视位置后应当监视的第二监视位置，并作为第五监视位置，将第五监视位置按监视顺序排序成第二序列；
[0320]
随机从第一序列中的第一位置选取第三注视位置，并作为第四注视位置；
[0321]
从第二序列中对应于第一位置的第二位置选取第五监视位置，并作为第六监视位置；
[0322]
若第四注视位置和第六监视位置之间的均第三偏差小于等于偏差阈值时，控制操作生效，响应控制操作。
[0323]
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0324]
预设的操作类型-许可权限等级库具体为：包含不同操作类型对应的许可权限等级的数据库，例如：操作类型为调整云平台的负载均衡，许可权限等级为3；预设的操作类型-监视位置库具体为：包含不同操作类型对应的监视位置的数据库，例如：操作类型为调整云平台的负载均衡，监视位置为负载均衡设置表的中心位置，负载均衡的效果展示表中心位置等；预设的终端-映射关系库具体为：包含不同用户的终端对应的映射关系(云平台中显示位置与终端显示屏上显示位置之间的映射关系)的数据库；预设的时间段具体为：例如，6秒；预设的偏差阈值具体为：例如，3cm；预设的操作类型-监视位置-监视顺序库具体为：包含不同操作类型和不同监视位置对应的监视顺序，例如：操作类型为调整云平台的负载均衡，监视位置为负载均衡设置表的中心位置，负载均衡的效果展示表中心位置，监视顺序为先看负载均衡设置表，后看负载均衡的效果展示表；获取产生时间点前和后预设的时间段内第四用户的目标人眼注视显示屏的多个第一注视位置时，当第四用户的目标人眼注视显示屏的位置发生较大变动(例如：位移较大)时，说明用户转移注视位置，进行一次获取(可以基于虹膜中心位置和眼球中心的投影位置来获取视线方向，从而确定在屏幕上的注视位置，属于现有技术，不作赘述)；
[0325]
建立协同区(云平台上的一个模块)，第一用户和第二用户可以接入协同区，共同对云平台进行配置和控制(例如：公司中的老带新)；当协同区中产生新的操作时，确认该操作的许可权限等级，当产生该操作的用户的权限等级大于等于该许可权限等级时，操作有效，否则，确定协同区内除该用户之外的用户的权限等级是否大于等于该许可权限等级，若是，确认其是否注视对应的屏幕监视位置或按顺序依次注视相应的监视位置，若是，操作也是有效的；
[0326]
本发明实施例为用户建立协同区，方便用户进行老带新的教学服务等，当在协同
区中产生操作的用户的权限不够或没有权限够的人对其进行全程监视，操作不生效，设置合理，提升了的用户的体验，避免了用户误操作带来的不必要的影响。
[0327]
本发明实施例提供了一种云平台集控方法，还包括：
[0328]
步骤s6：获取云平台的历史配置信息，基于所述历史配置信息，向所述第一用户推荐个性配置；
[0329]
其中，基于所述历史配置信息，向所述第一用户推荐个性配置，包括：
[0330]
获取预设的第一提取模型，将所述历史配置信息输入所述第一提取模型，获取理想配置信息；
[0331]
获取所述云平台的最新配置信息，将所述最新配置信息和所述理想配置信息进行对比，获取所述最新配置信息中和所述理想配置信息不同的多个差异项；
[0332]
获取预设的第二提取模型，将所述差异项输入所述第二提取模型，获取关键差异项、所述关键差异项的第一关键值、非关键差异项和所述非关键差异项的第二关键值；
[0333]
基于预设的关联度库，确定所述关键差异项和非关键差异项之间的关联度；
[0334]
基于所述第一关键值、第二关键值和关联度计算所述非关键差异项的剔除指数，计算公式如下：
[0335][0336][0337][0338][0339]
其中，σ为所述剔除指数，μ1为预设的权重值，μ2、ρ和oi为中间变量，α为所述非关键差异项的第二关键值，βi为与所述非关键差异项关联的第i个关键差异项的第一关键值，γi为所述非关键差异项与关联的第i个关键差异项之间的关联度，m为与所述非关键差异项关联的关键差异项的总数目；
[0340]
若所述剔除指数大于等于预设的剔除指数阈值，剔除对应所述非关键差异项；
[0341]
剔除后，将剩余的所述非关键差异项和所述关键差异项作为个性配置推荐给所述第一用户。
[0342]
上述技术方案的工作原理及有益效果为：
[0343]
预设的第一提取模型具体为：利用机器学习算法对大量人工提取历史配置信息中用户倾向的配置信息的记录进行学习后生成的模型；预设的第二提取模型具体为：利用机器学习算法对大量人工提取差异项中的关键差异项(例如：ui界面的颜色等)和非关键差异(ui界面的大小等)的记录进行学习后生成的模型；预设的关联度库具体为：包含不同差异
项之间的关联度，例如：ui界面的大小影响ui界面的颜色的显示效果，关联度为95；预设的剔除指数阈值具体为：例如，75；
[0344]
收集历史配置信息，确定用户倾向的理想配置信息，将理想配置信息与云平台的当前最新配置信息进行对比，确定差异项；但是，差异项中不能全部推送给第一用户，应当进行筛选，筛选出关键差异项和非关键差异项，同时，也得考虑到非关键差异项与关键差异项之间的关系，计算剔除指数，剔除指数大于一定值时，说明对应非关键差异项可以剔除；
[0345]
本发明实施例可向用户推送个性配置，提升用户体验；同时，在确定个性配置时，没有直接将将理想配置信息与云平台的当前最新配置信息进行对比，确定的差异项直接推送给用户，而是继续进行筛选和剔除，设置合理。
[0346]
显然，本领域的技术人员可以对本发明进行各种改动和变型而不脱离本发明的精神和范围。这样，倘若本发明的这些修改和变型属于本发明权利要求及其等同技术的范围之内，则本发明也意图包含这些改动和变型在内。